- 数字图像处理学习笔记(一):特征检测和匹配概述
Leon_Chen0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记(一):特征检测和匹配概述参考博客:特征点的匹配SIFT特征详解数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法1、特征点概述如何高效且准确的匹配出两个不同视角的图像中的同一个物体,是许多计算机视觉应用中的第一步。虽然图像在计算机中是以灰度矩阵的形式存在的,但是利用图像的灰度并不能准确的找出两幅图像中的同一个物体。这是由于灰度受光照的影响,并且当图像视角变化后,同一
- 数字图像处理学习笔记9:图像复原及重建1(常见噪声及滤波方法、噪声判别方法)
刘燚
matlab计算机视觉图像处理
文章目录前言一、图像退化/复原过程的模型二、常见空间域噪声模型1.高斯噪声2.瑞利噪声3.伽马噪声4.指数噪声5.均匀分布噪声6.脉冲(椒盐)噪声三、图像中噪声判别四、空间滤波去噪1.算数均值滤波器及MATLAB代码2.几何均值滤波器及MATLAB代码3.谐波均值滤波器及MATLAB代码4.逆谐波均值滤波器及MATLAB代码5.中值滤波器及MATLAB代码6.最大值、最小值滤波器及MATLAB代码
- 数字图像处理学习笔记4:图像增强之空间滤波2(一阶微分锐化滤波(梯度),二阶微分锐化(拉普拉斯),非锐化掩蔽)
刘燚
计算机视觉matlab
文章目录前言一、一阶微分和二阶微分的定义二、一阶微分锐化滤波:梯度1.梯度2.sobel算子及MATLAB代码二、二阶微分锐化滤波:拉普拉斯算子1.拉普拉斯算子2.拉普拉斯算子MATLAB代码三、非锐化掩蔽和高提升滤波1.非锐化掩蔽和高提升滤波2.MATLAB代码总结前言锐化滤波的主要目的是突出灰度的过渡部分,比如图像中物体的边缘。一、一阶微分和二阶微分的定义一阶微分:(1)在恒定灰度值得区域一阶
- 数字图像处理学习笔记(二)(上)
书生丶丶
学习图像处理python
第三章灰度变换与空间滤波引言空间域:指图像平面本身,这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。变换域:变换域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域,在变换域中进行处理,然后通过反变换把处理结果返回到空间域。类比信号系统中的时域与频域以及s域。3.1背景知识空间域技术优点:在计算上更有效,且在执行上需要较少的处理资源。空间域处理表示公式:g(x,y)=T[f(x
- 数字图像处理学习笔记(四)
书生丶丶
学习计算机视觉图像处理
文章目录第七章小波和多分辨率处理引言7.1背景图像金字塔:有限冲激响应滤波器(FIR):哈尔变换:7.2多分辨率展开级数展开尺度函数7.3一维小波变换离散小波变换连续小波变换7.4快速小波变换7.5二维小波变换7.6小波包7.7小结第8章图像压缩8.1基础知识数据压缩:编码冗余空间冗余和时间冗余不相关的信息图像信息的度量图像压缩模型图像格式、容器和压缩标准8.2一些基本的压缩方法霍夫曼编码Golo
- 数字图像处理学习笔记
在学习的王哈哈
学习笔记
数字图像处理学习笔记这门课是通过数字图像处理-DigitalImageProcessing(DIP)进行学习的,由于课中代码实现的部分是Matlab,对我以后的用处不是很大,所以学习的重心是在于理论的部分,至于代码实现部分先暂时搁置,与此同时会查看下openCV中python接口相关操作的使用。文章目录数字图像处理学习笔记第一二章OpenCV-python的相关使用1.读取图像2.显示图像2.显示
- 数字图像处理学习笔记4第四章 图像变换 附实验
如魔
读书笔记数字图像处理知识整理-读书笔记图像处理离散余弦变换快速傅立叶变换
第四章图像变换附实验前言图像变换:为达到某种目的将原始图像变换映射到另一个空间上,使得图像的某些特征得以突出,以便于后面的处理和识别。4.1连续傅里叶变换一维变换用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建,而不会丢失任何信息。若把一个一维输入信号做一维傅里叶变换,该信号就被变换到频域上,即得到了构成该输入信号的频谱,频谱反映了该输入信号由哪些频率构成。函数f(x)的一维连续傅里叶变换
- 数字图像处理学习笔记(一)——数字图像处理概述
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记数字信号处理
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!专栏链接:数字图像处理学习笔记一、什么是图像Ⅰ、图像的定义:二维函数f(x,y)注:①x,y是空间坐标;②f(x,y)中f是点(x,y)的幅值。Ⅱ、灰度图像是一个二维灰度(或亮
- 数字图像处理学习笔记(二):图像灰度级的增加、减少
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉图像识别matlab图像处理灰度级
实验截图:图像灰度级阶梯实验代码:img1=imread('erciyuan.jpg');img2=rgb2gray(img1);fori=0:7img=(uint8(img2/(2^i)))*(2^i);%灰度级逐渐递减的过程subplot(2,4,i+1),imshow(img,[]);title(['',num2str(2^(8-i)),'级灰度图像']);%设置titleend结果分析:图
- 数字图像处理学习笔记2:图像直方图及空域处理和常见python编程问题
一年级 学生
数字图像处理pythonopencvnumpy计算机视觉
本次学习内容是记录基本的图像增强,滤波或者直方图处理的编程实现以及相关python常见错误,涉及numpy,matplotlib,opencv等库。以上内容基于第一次作业。目录直方图读取显示直方图均衡化plt绘图技巧说明直方图拉伸平滑滤波图像锐化图像二值化1.直方图读取显示函数cv.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accum
- 数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法
Leon_Chan0
数字图像处理
数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法一、概述:提到特征点算法,首先就是大名鼎鼎的SIFT算法了。SIFT的全称是ScaleInvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换,2004年由加拿大教授DavidG.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征。SIFT算法分为以下五个过程:1)尺度空间的搭建;(高
- 数字图像处理学习笔记之——空间域图像增强
前丨尘忆·梦
Matlab图像处理计算机视觉机器学习matlab
空间域图像增强1、图像增强基础1.1、为什么要进行图像增强图像增强是指根据特定的需要==突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或去除某些不需要的信息==的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用。因此,这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的观察或机器的识别系统。应该明确的是增强处理并不是增强原始图像的信息,其结果只能增强对某种信息的
- 数字图像处理学习笔记8:频率域滤波4(拉普拉斯算子)
刘燚
计算机视觉matlab图像处理
文章目录一、频率域的拉普拉斯算子1.原理2.编程步骤二、MATLAB代码1.代码2.结果一、频率域的拉普拉斯算子1.原理(1)拉普拉斯在频率域的滤波器可以表示为:H(u,v)=−4π2D2(u,v)H(u,v)=-4π^2D^2(u,v)H(u,v)=−4π2D2(u,v)(2)∇2f(x,y)=F−1[H(u,v)∗F(u,v)]\nabla^2f(x,y)=F^{-1}[H(u,v)*F(u,
- 数字图像处理学习笔记(七)锐化滤波:Sobel算子、Canny算子、拉普拉斯算子
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验边缘检测图像处理matlab锐化滤波
实验截图:不同锐化滤波处理后的结果实验代码:img=imread('erciyuan.jpg');subplot(221);imshow(img);title('原图');subplot(222);sobel=edge(rgb2gray(img),'sobel');imshow(sobel);title('Sobel算子后的图');subplot(223);canny=edge(rgb2gray(
- 数字图像处理学习笔记1:图像增强之灰度变换(灰度反转,对数变换,冥律变换)
刘燚
图像处理2(c++opencv)matlab计算机视觉
文章目录前言一、灰度反转1.计算公式(以256级灰度图为例)2.MATLAB代码二、对数变换1.计算公式2.MATLAB代码三、冥律变换1.计算公式2.MATLAB代码3.伽马系数四、分段线性变换1.对比度拉伸2.灰度级分层3.比特平面分层前言灰度变换直接作用于图像像素,改变像素灰度值。灰度变换主要包括:1、灰度反转;2、对数变换;3、冥律变换;4、分段线性变换。学习教材:数字图像处理(冈萨雷斯)
- 数字图像处理学习笔记(四)点处理:灰度值反转、对数变换、伽马变换
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验计算机视觉matlab图像处理对数变换伽马变换
实验截图:灰度值反转:对数变换(进行对数变换不同量级的结果):伽马变换(伽马变换量级为0.4和1.4时):实验代码:灰度值反转(1):img1=imread('shadow.PNG');%读取图片img2=rgb2gray(img1);%转成灰度图img=imadjust(img2,[0,1],[1,0]);%反转灰度值subplot(121);imshow(img2)title('原图');su
- 数字图像处理学习笔记(十七)分割出彩色图像中的“蓝色”部分
岛屿绕城
数字图像处理MATLAB实验图像处理matlabRGB颜色分割
实验截图:RGB图中蓝色的分离:实验代码:I=imread('RGB.jpg');[MNt]=size(I);I1=I;I2=I;fori=1:Mforj=1:NifI(i,j,1)200I1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1(i,j,3)=255;I2(i,j,1)=0;I2(i,j,2)=255;I2(i,j,3)=0;elseI1(i,j,1)=0;I1(i,j,2)=0;I1
- 数字图像处理学习笔记——通路长度的计算
小白学算法
数字图像处理学习图像处理
例题:1.V={2,3,4},计算p和q之间的4通路、8通路和m通路的最短长度。(1)最短4通路:由上图可知,从p到q是无法到达的,即没有4通路,也不存在最短4通路。(2)最短8通路:由上图可知,最短8通路为4。只要满足p周围的8个值在V值内,都可以走,最短距离优先考虑斜线。(3)最短m通路:由上图可知,最短m通路为5。最短m通路是在最短8通路的基础上,优先考虑直线且必须满足N4(p)与N4(q)
- 数字图像处理学习笔记(1):绪论
向东的笔记本
数字图像处理数字图像处理
第一章:绪论1.什么是数字图像?一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y),对任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为为图像在该点处的强度或灰度。数字图像由有限数量的元素组成,每个元素有特定的位置和幅度,元素又称为像素。每个像素的灰度级至少要8bit(灰度图像,单通道)来表示,一般采用24bit(彩色图像,三通道)。一幅未经压缩原始图像(彩色,三通道)大小的计算方式(换算成字节):1920×108
- 数字图像处理学习笔记(九)——直方图运算
闭关修炼——暂退
《数字图像处理》学习笔记直方图数字图像处理学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!专栏链接:数字图像处理学习笔记直方图均衡化数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度,将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素,是图像增强一种很好的且方便的方式。
- 数字图像处理中常用的数学操作
m0_61899108
数字图像处理matlab开发语言
参考博客数字图像处理学习笔记(六)——数字图像处理中用到的数学操作_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客_数字图像处理用到的数学知识阵列和矩阵操作线性操作和非线性操作算数操作集合和逻辑操作
- 三种图像内插法(最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法)的做法 & 代码实现
m0_61899108
数字图像处理python人工智能
参考博客数字图像处理学习笔记(四)——数字图像的内插、度量、表示与质量_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像处理学习笔记(七)——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法(最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法)_闭关修炼——暂退的博客-CSDN博客数字图像的内插内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。从根本上看,内插是用已知数据来估计未知位置的数值的处
- 数字图像处理学习笔记(一)
书生丶丶
学习图像处理
文章目录前言第一章绪论1.1什么是数字图像处理数字图像:数字图像处理:像素:图像处理的三种典型计算处理:1.2数字图像处理起源1.3数字图像处理应用1.4数字图像处理基本内容1.5图像处理系统的组成1.6小结第二章数字图像基础2.1视觉感知要素人类视觉感知的重要性人类与电子成像设备的对比人类与电子成像设备的成像原理眼睛的亮度适应和辨别2.2光和电磁波谱电磁波谱描述公式光子定义能量公式对于伽马射线的
- 数字图像处理学习笔记(五)下
书生丶丶
学习计算机视觉人工智能
文章目录第10章图像分割10.1基础知识10.2点、线和边缘检测边缘检测点检测线检测边缘模型Marr-Hildreth边缘检测器高斯拉普拉斯(LoG):坎尼边缘检测器边缘连接和边界检测10.3阂值处理多阈值处理可变阈值处理多变量阈值处理10.4基于区域的分割区域生长10.5用形态学分水岭的分割10.6分割中运动的应用10.6小结第10章图像分割从输入和输出都是图像的图像处理方法,转到了输入为图像而
- 数字图像处理学习笔记(十一)——用Python代码实现图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器
荣仔!最靓的仔!
《数字图像处理》学习笔记图像处理pythonpycharm图像增强学习笔记
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!专栏链接:数字图像处理学习笔记在数字图像处理学习笔记(八)中,已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述,本文将对上述理论知识做实践
- 预更:数字图像处理学习笔记
抽象转移
文|抽象转移亲爱的读者朋友们,小说《开舟渡我》已完结,我用65天的晚上,一鼓作气完成这部青春校园类小说的构思,大纲,以及每一章节,整体故事来源现实,却不局限于现实。这部小说是我对自己过去的总结,小说啊,是讲了一个故事,一而再,再而三的失望与矛盾,终于使女主明白:你可以做很多温暖的事,你可以传递正能量,但是不要妄想用微薄之力影响别人,改变别人的成长轨迹,该被你影响的,自是该转变走向了截然不同的路,但
- 数字图像处理学习笔记-03(基于Matlab的车牌识别系统的设计)
choking-a
matlab图像识别
数字图像处理学习笔记-03(基于Matlab的车牌识别系统的设计)开始学习使用OpenCV对图像进行处理了,将陈年旧物整理一下,这是数字图像处理课程的期末课题实验之一。目录数字图像处理学习笔记-03(基于Matlab的车牌识别系统的设计)一、实验目的二、理论基础及算法设计(一)图像预处理1.1RGB图像1.2灰度图像1.3二值化图像(二)数学形态学处理进行车牌粗定位2.1canny算法边缘检测2.
- 数字图像处理学习笔记之——图像的点运算
前丨尘忆·梦
图像处理matlab
图像的点运算1、灰度直方图灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息,主要应用于图像分割和图像灰度变换等处理过程中。1.1、理论基础从数学上来说,图像直方图描述图像的各个灰度级的统计特性,它是图像灰度值的函数,统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。有一种特殊的直方图叫做归一化直方图,可以直接反映不同灰度级出现的频率。从图形上来说,灰度直方图是一个二维图,横坐标为图像中各个像素点的灰度级别,纵坐标
- 彩色图转灰度图的几种方法
荼荼灰
计算机视觉机器学习
数字图像处理学习笔记(目录)平均法gray(x,y)=fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)3gray(x,y)=\frac{fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)}{3}gray(x,y)=3fR(x,y)+fG(x,y)+fB(x,y)加权平均(最常用)gray(x,y)=0.299∗fR(x,y)+0.578∗fG(x,y)+0.114∗fB(x,y)gray(x,y)=0.
- 数字图像处理学习笔记 六 彩色图像处理
白鲸鱼2020
数字图像处理python
目录(一)彩色模型介绍1.1RGB模型1.2CMY、CMYK模型1.3HSI彩色模型1.4HSV模型1.5YCbCr彩色空间(二)伪彩色图像处理(三)全彩色图像处理及彩色变换3.1全彩色图像处理3.2彩色变换3.4彩色图像的直方图处理3.5彩色直方图均衡化(四)彩色图像的平滑和锐化4.1平滑处理4.2锐化处理(五)彩色图像的分割5.1基于HSI的彩色图像分割5.2K-Means聚类对比分割彩色图像
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR